Integrace Gyazo MCP Serveru

Co dělá Gyazo MCP Server?

Gyazo MCP (Model Context Protocol) Server je nástroj založený na TypeScriptu, který umožňuje AI asistentům bezproblémově přistupovat a pracovat s obrázky Gyazo prostřednictvím Model Context Protocolu. Funguje jako most mezi AI klienty a službou pro hosting obrázků Gyazo, zpřístupňuje obrázky Gyazo jako zdroje a poskytuje různé nástroje pro vyhledávání, získávání, nahrávání a správu obsahu i metadat obrázků. Integrací Gyazo do vývojových workflow umožňuje tento MCP server AI asistentům automatizovat úlohy jako získávání nejnovějších screenshotů, vyhledávání obrázků podle klíčových slov nebo metadat či nahrávání nových obrázků – to vše se zachováním důležitých kontextových informací jako jsou OCR data a původ obrázku. To zvyšuje produktivitu a umožňuje bohatší, na obrázky zaměřené AI interakce v prostředích podporujících MCP.

Seznam promptů

V repozitáři nejsou explicitně uvedeny žádné šablony promptů.

Seznam zdrojů

• Obrázky Gyazo přes gyazo-mcp:// URI
  Přístup a výpis obrázků Gyazo jako standardizovaných zdrojů.
• Metadata obrázků
  Každý obrázkový zdroj obsahuje metadata jako název, popis, aplikaci a URL.
• Obsah obrázku (originální formát)
  Umožňuje přístup k originálnímu obsahu obrázku (JPEG, PNG aj.).
• OCR data
  Pokud jsou k dispozici, je k obrázku připojen rozpoznaný text (OCR).

Seznam nástrojů

• gyazo_search
  Proveďte fulltextové vyhledávání snímků nahraných uživateli na Gyazo. Vyhledávejte podle klíčového slova, názvu, aplikace, URL či časového rozmezí; podporuje stránkování a vrací odpovídající URI obrázků s metadaty.
• gyazo_image
  Získejte konkrétní obrázek a jeho metadata z Gyazo podle ID nebo URL obrázku.
• gyazo_latest_image
  Získejte nejnovější obrázek z Gyazo včetně obsahu obrázku, metadat a případného OCR textu.
• gyazo_upload
  Nahrajte nový obrázek na Gyazo pomocí base64-enkódovaných dat, s volitelnými metadaty jako název, popis, referer URL a název aplikace; vrací permalink a ID obrázku.

Příklady využití tohoto MCP serveru

• Automatizované získávání screenshotů
  Vývojáři nebo AI agenti mohou automaticky získávat nejnovější screenshoty pořízené pomocí Gyazo pro dokumentaci, hlášení chyb nebo sdílení vizuálního postupu.
• Vyhledávání a objevování obrázků
  Umožňuje vyhledávat v knihovně Gyazo uživatele relevantní obrázky pomocí klíčových slov, metadat nebo OCR textu a tím urychluje přístup k vizuálním materiálům.
• Nahrávání a anotace obrázků
  Umožňuje programově nahrávat nové obrázky z lokálních či vzdálených zdrojů a přidávat kontextová metadata pro organizaci a spolupráci.
• Extrakce a organizace metadat
  Stáhněte a využijte detailní metadata (jako názvy, popisy, zdrojové aplikace) pro katalogizaci nebo integraci obrázků do externích systémů.
• AI řízené vizuální workflow
  Integrujte obrázky Gyazo do AI workflow pro úlohy jako vizuální analýza, generování obsahu nebo obohacování o OCR data.

Jak jej nastavit

Windsurf

V repozitáři nejsou uvedeny žádné instrukce specifické pro Windsurf.

Claude

1. Předpoklad: Získejte svůj Gyazo API access token a nastavte jej jako environmentální proměnnou GYAZO_ACCESS_TOKEN.
2. Vyhledejte svůj konfigurační soubor Claude Desktop:
   • MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
3. Přidejte konfiguraci Gyazo MCP serveru:

   {
     "mcpServers": {
       "gyazo-mcp-server": {
         "command": "npx",
         "args": ["@notainc/gyazo-mcp-server"],
         "env": {
           "GYAZO_ACCESS_TOKEN": "your-access-token-here"
         }
       }
     }
   }
   

4. Uložte soubor a restartujte Claude Desktop.
5. Ověřte, že je MCP server připojen a funkční.

Zabezpečení API klíčů

• API klíče jsou zabezpečeny pomocí environmentálních proměnných v konfiguraci:

  "env": {
    "GYAZO_ACCESS_TOKEN": "your-access-token-here"
  }
  

Cursor

V repozitáři nejsou uvedeny žádné instrukce specifické pro Cursor.

Cline

V repozitáři nejsou uvedeny žádné instrukce specifické pro Cline.

Jak používat tento MCP ve flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do workflow ve FlowHunt začněte přidáním MCP komponenty do vašeho flow a připojte ji k AI agentovi:

Klikněte na komponentu MCP pro otevření konfiguračního panelu. V sekci systémové konfigurace MCP vložte detaily vašeho MCP serveru v tomto JSON formátu:

{
  "gyazo-mcp-server": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po konfiguraci má AI agent možnost využívat tento MCP jako nástroj se všemi jeho funkcemi a schopnostmi. Nezapomeňte nahradit “gyazo-mcp-server” skutečným názvem vašeho MCP serveru a URL za adresu vašeho MCP serveru.

Přehled

Podpora roots: ⛔ (V dostupné dokumentaci/repizitáři není zmíněno)

Na základě dostupné dokumentace a obsahu repozitáře Gyazo MCP Server jasně zpřístupňuje své základní nástroje a zdroje, poskytuje jasné instrukce pro nastavení s Claude a používá bezpečné zacházení s API klíči. Nicméně, chybí informace pro ostatní platformy (Windsurf, Cursor, Cline), nejsou uvedeny šablony promptů ani informace o roots/samplingu a nejsou detailně popsány jiné zdroje než obrázky.

Celkově je pro typické použití MCP zaměřené na obrázky tento repozitář solidní pro integraci s Claude, ale pro širší využití MCP by byly vhodné detailnější informace pro další platformy a pokročilé funkce.

MCP skóre

Náš názor:
Gyazo MCP Server bych ohodnotil 6/10 pro obecnou užitečnost MCP serveru. Je dobře zdokumentovaný pro Claude a nabízí užitečné nástroje pro práci s obrázky Gyazo, ale postrádá šablony promptů, návody pro jiné platformy a explicitní podporu pokročilých MCP funkcí jako roots a sampling, což omezuje jeho univerzálnost pro širší nasazení MCP.